Hazırla
Perakende zincirinizin karşılaştığı BT sorunlarını gidermenize yardımcı olacak verileri ayıklamak, dönüştürmek ve görselleştirmek için KQL sorguları yazacaksınız. Burada Azure İzleyici Günlüklerindeki verileri anlamlı hale getirmek ve operasyonel ve iş sorularına anlamlı içgörüler ve yanıtlar ayıklamak için izleyeceğimiz yaklaşımı ele alacağız.
Projeye genel bakış
Projenin amacı, günlük verilerini depolarınızdaki bilgisayar performansı sorunlarını nasıl giderebileceğinizi ve azaltabileceğinizi anlamanıza yardımcı olacak bilgilere çevirmektir.
Gerçekleştirmeniz gereken temel görevler şunlardır:
- Çözümlemenizin kapsamını ayarlayın. Hangi soruları yanıtlamak istiyorsunuz ve bu soruları yanıtlamak için hangi verilere ihtiyacınız var?
- Çözümlemenizle ilgili günlük verilerini tutan tabloları ve sütunları bulun.
- Günlüklerinizden ihtiyacınız olan verileri ayıklamak için KQL sorguları yazın.
Aşağıdaki diyagramda, bu proje boyunca takip ettiğiniz günlük analizi yaklaşımı gösterilmiştir:
Analiz hedeflerini ayarlama
BT ekibinizin yüksek CPU kullanımına ve yetersiz boş alana sahip sanal makinelerle ilgili yinelenen sorunlar fark ettiğini hatırlayın.
Ağınızdaki tüm etkin sanal makineler hakkında veri almak istediğinizden emin olmak istiyorsunuz. Araştırma yapabilmek ve sanal makinelerinizin durumunu tam olarak görebilmek için veri göndermeyi durduran makineleri tanımlayabilmeniz gerekir.
Bu nedenle, analiziniz için aşağıdakiler hakkında verilere ihtiyacınız olacaktır:
- Veri göndermeyi durduran sanal makineler.
- Sanal makinelerin CPU kullanımı.
- Sanal makine boş alan istatistikleri.
Günlükleri değerlendirme
Hangi tablolarda analiz hedeflerinize uygun veriler yer alıyor?
Sorgu yazma
Aşağıdaki ünitelerde, analiz hedeflerinize göre verileri ayıklamak ve dönüştürmek için KQL sorguları yazacaksınız.